监督学习

来源：吴恩达机器学习

1. 回归问题

我们应用学习算法，可以在这组数据中画一条直线，或者换句话说，拟合一条直线，根据这条线我们可以推测出，这套房子可能卖15000，当然这不是唯一的算法。可能还有更好的，比如我们不用直线拟合这些数据，用二次方程去拟合可能效果会更好。根据二次方程的曲线，我们可以从这个点推测出，这套房子能卖接近20000。我们还需要学习如何决定用直线还是二次方程来拟合。两个方案中有一个能让你朋友的房子出售得更合理。这就是一个监督学习的例子。
可以看出，监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。 在房价的例子中，我们给了一系列房子的数据，我们给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的正确答案。比如你朋友那个新房子的价格。用术语来讲，这叫做回归问题。我们试着推测出一个连续值的结果，即房子的价格。
回归这个词的意思是，我们在试着推测出这一系列连续值属性。

分类问题

这个数据集中，横轴表示肿瘤的大小，纵轴上，1和0表示是或者不是恶性肿瘤。我们之前见过的肿瘤，如果是恶性则记为1，不是恶性，或者说良性记为0。
机器学习的问题在于，通过你肿瘤的大小来推出是恶性或良性肿瘤的概率。
分类指的是，我们试着推测出离散的输出值：0或1良性或恶性，而事实上在分类问题中，输出可能不止两个值。比如说可能有三种乳腺癌，所以你希望预测离散输出0、1、2、3。0 代表良性，1 表示第1类乳腺癌，2表示第2类癌症，3表示第3类，但这也是分类问题。
因为这几个离散的输出分别对应良性，第一类第二类或者第三类癌症，在分类问题中我们可以用另一种方式绘制这些数据点。
用不同的符号来表示这些数据。把肿瘤的尺寸看做区分恶性或良性的特征，那么可以用不同的符号来表示良性和恶性肿瘤。或者说是负样本和正样本现在不全部画X，良性的肿瘤改成用 O 表示，恶性的继续用 X 表示。来预测肿瘤的恶性与否。
在其它一些机器学习问题中，可能会遇到不止一种特征：我们不仅知道肿瘤的尺寸，还知道对应患者的年龄。在其他机器学习问题中，我们通常有更多的特征，我朋友研究这个问题时，通常采用这些特征，比如肿块密度，肿瘤细胞尺寸的一致性和形状的一致性等等，还有一些其他的特征。

但是在一些学习问题中，你希望不只用3种或5种特征。相反，你想用无限多种特征，好让你的算法可以利用大量的特征，或者说线索来做推测。那你怎么处理无限多个特征，甚至怎么存储这些特征都存在问题，你电脑的内存肯定不够用。
以后会讲一个算法，叫支持向量机，里面有一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征 想象一下，我没有写下这两种和右边的三种特征，而是在一个无限长的列表里面，一直写一直写不停的写，写下无限多个特征，事实上，我们能用算法来处理它们。

测验：

• 你有一大批同样的货物，想象一下，你有上千件一模一样的货物等待出售，这时你想预测接下来的三个月能卖多少件？
• 你有许多客户，这时你想写一个软件来检验每一个用户的账户。对于每一个账户，你要判断它们是否曾经被盗过？

问题一是一个回归问题，因为你知道，如果我有数千件货物，我会把它看成一个实数，一个连续的值。因此卖出的物品数，也是一个连续的值。

问题二是一个分类问题，因为我会把预测的值，用 0 来表示账户未被盗，用 1 表示账户曾经被盗过。所以我们根据账号是否被盗过，把它们定为0 或 1，然后用算法推测一个账号是 0 还是 1，因为只有少数的离散值，所以我把它归为分类问题。

无监督学习

无监督学习里的数据与监督学习中不同，它没有任何的标签或者相同的标签或者就是没标签。我们已知数据集，却不知道如何处理也没有被告知。只有一个数据集，让你去找到某种结构。针对数据集，无监督学习可以判断出数据有两个不同的聚集簇。这是一个，那是另一个。这是无监督学习里的 聚类算法
聚类算法的应用：谷歌新闻：谷歌新闻每天收集非常多的新闻，它再将这些新闻分组，组成有关联的新闻，自动把他们聚类在一起。

垃圾邮件问题。如果你有标记好的数据，区别好是垃圾还是非垃圾邮件，我们把这个当作监督学习问题。

新闻事件分类的例子，就是那个谷歌新闻的例子，我们在本视频中有见到了，我们看到，可以用一个聚类算法来聚类这些文章到一起，所以是无监督学习。

细分市场的例子，我在更早一点的时间讲过，你可以当作无监督学习问题，因为我只是拿到算法数据，再让算法去自动地发现细分市场。

最后一个例子，糖尿病，这个其实就像是我们的乳腺癌，上个视频里的。只是替换了好、坏肿瘤，良性、恶性肿瘤，我们改用糖尿病或没病。所以我们把这个当作监督学习，我们能够解决它，作为一个监督学习问题，就像我们在乳腺癌数据中做的一样。